Retrospective Agent (Grade A) logo

Retrospective Agent (Grade A)セキュリティテストデータ-AIスキル Claude AI Grade A. 組み込み後 のトラック完了ごとに、学習に必要なデーターを抽出。できたものを分析し、何がうまくいったか、失敗したものを、どのようなパターンが生まれたかを知る。コンダクター/知識/ パターン.md に新しい解決策を更新し、エラー.json で新しいエラー パターンを追加。シリウスの改善案を提案する。

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Daniel Nikulshynレビュー: Daniel Nikulshyn·更新 2026年7月

概要

Retrospective Agentはクラウド AIのデータ・AIスキルで、トラックの完了後に稼働して、成功したもの・失敗したもの・生じたパターンを分析することで、学びを抽出します。スキルは、コンダクター/ノウハウ/パターン.mdファイルに新しい解決策、エラー.jsonファイルに新しいエラーペースをアップデートし、ワークフロー改善を検知した場合はスキル更新を提案する。Retrospective Agentは自動的に、トラックがCOMPLETEステータスに達した後で、トリガーされる。 本ツールのワークフローでは、実行されたタスクのデータを分析し、完了した作業からパターンを抽出し、エラーパターンを検出し、スキル改善を特定し、知識ベースを更新します。これは、タスクのプラン、実行のサマリー、タスク、コミット、仕様、およびメタデータを確認することで行われます。 Retrospective Agent は、パターン .md ファイルへの新しいパターンを追加し、エラー .json ファイルに新しいエラーパターンを追加して、知識ベースを更新します。 スキルは、トラックの完了ごとにオーケストレータによって自動的にトリガーされます。このため、続くトラックに対する継続的で学習的なアプローチが可能になります。Retrospective Agentは、次のトラックをより賢くするためのリューズアブルなソリューション、エラーのパターン、スキルの改善などを抽出し、それを使用してスキルを微調整します。

主な機能

  • トラック実行分析
  • パターン抽出とドキュメント化
  • エラー パターン識別と解決
  • スキル改善提案
  • 知識ベース更新

料金

モデル
Free
カテゴリー
東学サェソー
評価
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ユースケース

タスク完了後の追跡

Retrospective Agent が完了したタスクに対して、学習に必要なデーターを抽出し、知識ベースを更新する。

ワークフローオプティマイズ

Retrospective Agent を使用してワークフローで改善する必要がある部分を特定し、シリウスの改善提案を作成するとワークフローを改善する。

メリット & デメリット

メリット

  • 自動的に完了したトラックから新しい学習を抽出
  • 知識ベースに新しいパターンとエラーステータスを追加
  • トラック実行データからワークフロー改善提案
  • 将来トラックの計画を、歴史的な洞察によって向上させる
  • 自動的に新しい学習を抽出する

デメリット

  • 新しいパターンとエラーの抽出に手動レビューを必要とする可能性
  • 完了したトラックの実行データに制限される
  • 成果の質に依存
  • エラー パターンと解決策に関しては、自動的に十分な精度のものを提供できない
  • 知識ベースの更新には、シリウスの改善提案とともに、新しいパターンを追加し、エラーjsonに新しいエラー パターンを追加する

レビュー

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Q&A

Can I use this alongside other Claude Code plugins?

はい。SupaConductor は /orchestrator-supaconductor: 名前空間を使用し、他のプラグイン、組み込みコマンド、または MCP サーバーと競合しません。

Asked by Jamal Carter · Apr 9, 2026

Is this overkill for small tasks?

単一ファイルの素早い修正なら、はい、Claude Code を直接使用してください。SupConductor は、3 つ以上のファイルにわたる作業、コーディング前に計画を立てる必要がある場合、自動品質チェックを望む場合、または最初から正しく作業したい場合に使用します。フルループを使わずに個別コマンドを使うこともできます。

Asked by Bilal Choudhury · Mar 22, 2026

Does this work with Cursor, Windsurf, or other AI tools?

No — SupaConductor は Claude Code のプラグインで、Claude Code のプラグインシステム(エージェント、スキル、スラッシュコマンド、フック)が必要です。ただし、作成される conductor/ ディレクトリは Markdown ファイルだけです。どんな AI ツールでも読み取れますので、後でツールを切り替えても、仕様・計画・ドキュメントを保持できます。

Asked by Quyen Tran · Mar 8, 2026

このツールはコンテキストウィンドウのどれくらいの量を使用しますか?

スキルは進行的開示を採用しています。メタデータは約100トークンのみです。完全な指示はアクティブ化されたときにのみ読み込まれます(通常は5,000トークン未満)。39のスキルは一度にすべてロードされません。エージェントはそれぞれ別個の会話として実行され、独自のコンテキストウィンドウを持つため、メインの会話を満タンにすることはありません。概算の使用量は以下の通りです:Orchestrator 約4,000トークン(/go 時にアクティブ)、Planner 約3,000トークン(計画時)、Evaluator 約2,500トークン(アクティブ時のみ)、Board meeting 約5,000トークン(オンデマンド)、Idle 約500トークン(ステップ間)

Asked by Renata Silva · Feb 28, 2026

このツールのAPIクレジットの料金はどれくらいですか?

SupaConductorは通常のClaude Codeと同じClaude APIを使用します。作業をより丁寧に構造化しているだけです。複数のエージェント(計画、実行、評価)を実行するため、1つの会話で手動で行う場合に比べて約3〜5倍のAPIコールを使用します。SupaConductorはコストを自動的に最適化します。計画と評価にはOpus(最も能力の高いモデル)を使用し、実行タスクにはSonnet(高速で安価)を使用します。コスト削減の方法としては、/orchestrator-supaconductor:implementを使用して自分で仕様を書く、機能が小さければボード会議をスキップ(オプトイン)する、または人間が関与するモードを使用してスコープをコントロールすることが挙げられます。

Asked by Diego Fernández · Feb 24, 2026

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